Reduza o tempo de inatividade não planejado com analytics automatizados e com suporte de IA, que reúnem dados de sensores, IoT e equipamentos para decisões de manutenção mais rápidas e inteligentes.
Os fabricantes investem muito para manter os ativos produtivos e reduzir o tempo de inatividade. A manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção em 40% e o tempo de inatividade não planejado em até 50% (Sockeye). No entanto, muitos programas dependem de plataformas de IoT rígidas e dados desconectados, dificultando a detecção precoce de falhas. O Alteryx One unifica dados de sensores, logs de máquinas e registros de manutenção em fluxos de trabalho únicos para que os engenheiros possam identificar sinais de alerta mais cedo, prever falhas de equipamentos e melhorar a confiabilidade entre as linhas de produção.
Os dados de equipamentos, sensores e manutenção estão isolados em silos, o que retarda a análise e impede o acompanhamento preciso do desempenho.
Dados incompletos ou atrasados do sensor reduzem a acurácia e tornam as previsões de falhas inconsistentes.
As equipes dependem de planilhas e suposições históricas para identificar as necessidades de manutenção.
A falta de rastreabilidade em logs e dados de IoT cria incerteza nas previsões de falhas feitas pela IA.
As equipes de manutenção e engenharia utilizam diferentes limites, tornando as comparações entre as fábricas pouco confiáveis.
O Alteryx One unifica dados de sensores, logs de máquinas, entradas de ERP e registros de manutenção em um único fluxo de trabalho automatizado. Os engenheiros podem analisar tendências no desempenho, identificar sinais precoces de alerta e prever falhas nos equipamentos — sem codificação. Os recursos de governança ajudam a garantir que cada previsão seja rastreável e validada. As equipes colaboram entre as áreas de operações e manutenção para reduzir o tempo de inatividade, agendar os serviços e aumentar a produtividade.
Acesso a dados integrados
Conecta sistemas de IoT, ERP e manutenção em um ambiente de analytics governado.
Fluxos de trabalho automatizados
Limpa e combina dados para uma análise consistente entre linhas, ativos e plantas.
Analytics avançado e IA
Aplica modelos preditivos para detectar padrões de falha e otimizar cronogramas de manutenção.
Governança
Rastreia a linhagem de dados e as suposições para obter insights de manutenção confiáveis e auditáveis.
Ciclos de planejamento de manutenção mais curtos em todas as linhas de produção.
Reduza o tempo de inatividade não planejado e diminua os reparos emergenciais.
Geração de relatórios padronizada para desempenho e confiabilidade dos ativos.
Dados governados que aprimoram a colaboração entre manutenção e operações.
300
sensores de telemetria em cada carro de corrida geram 100 mil parâmetros de dados
"A diferença entre ganhar e perder no ano passado foi de 2% em pontos. Sem parceiros como a Alteryx, que nos ajudaram a elevar o padrão em muitas áreas, como confiabilidade, isso nunca teria sido possível."
Dan Keyworth, diretor de tecnologia de negócios
McLaren Racing
Unifica os dados do sensor, da máquina e da manutenção para obter uma visão completa do desempenho do equipamento.
Cria modelos de falhas com suporte de IA que fornecem a previsão do tempo de inatividade e otimizam o tempo de serviço.
Automatiza tarefas repetitivas de data prep e monitoramento de dados para rastreamento contínuo do desempenho.
Incorpora auditabilidade em modelos preditivos para que as partes interessadas possam validar cada suposição.
Habilitam engenheiros, operadores e equipes de dados a compartilhar fluxos de trabalho governados em todas as plantas, escalando a manutenção preditiva em toda a empresa.
